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Enregistrement W1845035613 · doi:10.25165/ijabe.v7i6.645

Optimization of wheat debranning using laboratory equipment for ethanol production

2014· article· en· W1845035613 sur OpenAlexaffabout
Elizabeth George, Bayartoghtok Rentsen, Lope G. Tabil, Venkatesh Meda

Notice bibliographique

RevueInternational journal of agricultural and biological engineering · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFood composition and properties
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBranRaw materialStarchEthanol fuelPulp and paper industryRotational speedAbrasiveMaterials scienceMathematicsFermentationChemistryFood scienceComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Ethanol production from starchy cereal grains is increasing rapidly due to increasing demand for alternative fuels. In Canada, wheat is the primary feedstock in ethanol plants. To improve the productivity of the ethanol plants in terms of product quality and yield, debranning of wheat grains may be employed. Debranning is advantageous in two ways. Firstly, bran removal increases the starch content of the feedstock, improving the fermentation efficiency of the ethanol plants. Secondly, bran, a valuable co-product can be used as an animal feed ingredient. In this study, experiments to optimize the debranning process were carried out using two kinds of abrasive equipment, the Satake and the TADD (tangential abrasive dehulling device) mills. Wheat samples (30 and 200 g) were debranned in the Satake mill at 1 215, 1 412, and 1 515 r/min rotational speeds, 30, 36, and 40 grit sizes, and 30, 60, and 90 s retention times, and in the TADD mill at 900 r/min rotational speed, 30, 36, 50, and 80 grit sizes, and 120, 180, 240, and 300 s retention times. In addition to debranning efficiency, the starch separation efficiencies of the two mills were calculated in different debranning conditions. In the Satake mill, the 30 g and 200 g sample size, 1 412 r/min and 1 515 r/min rotational speeds, all grit sizes, and 60 s of retention time demonstrated the highest debranning efficiency. Correspondingly, optimal results in the TADD mill were obtained with 200 g sample size, 900 r/min rotational speed, 50 and 80 grit sizes, and 180 s and 240 s retention times. However, based on the experimental results, Satake mill provided better debranning values compared to the TADD mill. The starch separation efficiency values supported these results. Keywords: wheat debranning, ethanol production, Satake mill, tangential abrasive dehulling device, grit size, retention time, rotational speed, starch separation efficiency DOI: 10.3965/j.ijabe.20140706.008 Citation: George E, Rentsen B, Tabil L G, Meda V. Optimization of wheat debranning using laboratory equipment for ethanol production. Int J Agric & Biol Eng, 2014; 7(6): 54-66.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,220
Score d'incertitude au seuil0,141

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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